dplyr arrange（） 在 c（） 中处理单个变量，但在函数内计算时不处理 c（） 中的多个变量

Question

我在网上找到的关于tidyeval的所有信息都比较旧，并且不是最新版本的tidyverse\dplyr，或者不太适用。

tibble的一个示例是：

df <- tribble(
       ~var1, ~var2, ~var3,
         1,     2,     3,
         4,     5,     6,
         7,     8,     9
        )

我有一个小函数，我写了：

fun <- function(data, select_var, arrange_var) {
   select_var <- enquo(select_var)
   arrange_var <- enquo(arrange_var)

   data %>%
     select(!!select_var) %>%
     arrange(!!arrange_var)
   }

该函数只需选择列，然后按行排列。

当我将参数传递给函数时，它可以很好地处理c()中的单个变量:

fun(df, 
    c(var1,
      var2)),
    c(var2))

然而，当我试图像这样给它传递两个变量时:

    fun(df, 
    c(var1,
      var2)),
    c(var1,
      var2))

我得到以下错误:

Error: incorrect size (282) at position 1, expecting : 141

我能找到的最接近的堆栈响应是：arrange（）不识别列名参数，并将变量名向量传递给dplyr中的arrange（）

但这两个问题的答案似乎都包含了不推荐的解决方案（例如，arrange_（）

这里有一些很棒的信息：Mara Averick的tidyval资源综述

保罗·奥德姆的《以整洁的方式分离和整理杂乱的数据》

当然，我已经深入研究了：tidyeval

然而，他们似乎都没有解决这个怪癖。在度过了一个下午之后，我已经耗尽了我的资源。代码可以在标准的R文件中找到，只是无法在函数中工作，但已经准备好放弃，所以我想看看你们这些优秀的人是否能帮上忙。提前谢谢。

Answer 1

更新 2022/03/17

tidyverse已经进化，这个答案也应该进化。

不再需要 enquo 了！相反，我们将 tidy-select 表达式括在双括号 {{ }} 中。

library("tidyverse")

df <- tribble(
  ~var1, ~var2, ~var3,
  1, 2, 3,
  4, 5, 6,
  7, 8, 9
)

fun <- function(data, select_vars, ...) {
  data %>%
    select(
      {{ select_vars }}
    ) %>%
    arrange(
      ...
    )
}


fun(df, c(var1, var2), desc(var2))
#> # A tibble: 3 × 2
#>    var1  var2
#>   <dbl> <dbl>
#> 1     7     8
#> 2     4     5
#> 3     1     2
fun(df, c(var1, var2), var1, var2)
#> # A tibble: 3 × 2
#>    var1  var2
#>   <dbl> <dbl>
#> 1     1     2
#> 2     4     5
#> 3     7     8

我们仍然不能将c（）与arrange、filter谓词一起使用，因为数据屏蔽不允许这样做。

df %>%
  arrange(
    c(var1, var2)
  )
#> Error in `arrange()`:
#> ! Problem with the implicit `transmute()` step.
#> x Problem while computing `..1 = c(var1, var2)`.
#> x `..1` must be size 3 or 1, not 6.

< sup >由reprex软件包(v2.0.1)于2022-03-17创建

老答案

将arrange_var替换为...并指定变量而不将它们包含在c（）中使其工作。

library("dplyr")

df <- tribble(
  ~var1, ~var2, ~var3,
  1, 2, 3,
  4, 5, 6,
  7, 8, 9
)

fun <- function(data, select_var, ...) {
  select_var <- enquo(select_var)
  data %>%
    select(!!select_var) %>%
    # You can pass the dots to `arrange` directly
    arrange(...)
}

fun(df, c(var1, var2), var2)
#> # A tibble: 3 x 2
#>    var1  var2
#>   <dbl> <dbl>
#> 1     1     2
#> 2     4     5
#> 3     7     8
fun(df, c(var1, var2), var1, var2)
#> # A tibble: 3 x 2
#>    var1  var2
#>   <dbl> <dbl>
#> 1     1     2
#> 2     4     5
#> 3     7     8

^{由reprex包（v0.2.1）于2019-03-08创建}

事实证明，只有select支持字符串和字符向量。正如文档所说，“这与字符串不明确的其他动词不同。请参阅最后一个示例，了解 dplyr：：select。

# Two alternatives; both work with `select`.
df %>%
  select(var1, var2)
#> # A tibble: 3 x 2
#>    var1  var2
#>   <dbl> <dbl>
#> 1     1     2
#> 2     4     5
#> 3     7     8
df %>%
  select(c(var1, var2))
#> # A tibble: 3 x 2
#>    var1  var2
#>   <dbl> <dbl>
#> 1     1     2
#> 2     4     5
#> 3     7     8

# `arrange` only works with lists on comma separated unquoted variable names.
df %>%
  arrange(var1, var2)
#> # A tibble: 3 x 3
#>    var1  var2  var3
#>   <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1     1     2     3
#> 2     4     5     6
#> 3     7     8     9
df %>%
  arrange(c(var, var2))
#> Error: incorrect size (4) at position 1, expecting : 3

^{由reprex包（v0.2.1）于2019-03-08创建}